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Da Organisationen über das Experimentieren mit KI hinausgehen, kämpfen viele darum, KI-Agents auf eine Weise zu skalieren, die sicher, messbar und tief in die Art und Weise eingebettet ist, wie Die Arbeit erledigt wird. Agentic AI fügt neue Funktionen wie autonome Entscheidungsfindung, Multistep-Orchestrierung und Zusammenarbeit zwischen Agenten hinzu, erfordert aber auch ein neues Unternehmensbetriebsmodell.
Viele frühe KI-Initiativen sind als Pilotprojekte erfolgreich, aber es ist schwierig, über isolierte Anwendungsfälle hinauszugehen. Organisationen fragen häufig:
- Wie bewegen wir uns von der Experimentierung zur Unternehmensakzeptanz?
- Wie bringen wir Innovation mit Sicherheit, Governance und Vertrauen in Einklang?
- Wie stellen wir sicher, dass Agenten im Laufe der Zeit messbare Geschäftswerte liefern?
- Welche Funktionen benötigen wir vor der Erhöhung der Agentenautonomie?
Das agentische KI-Reifemodell bietet ein strukturiertes Framework, das Ihnen hilft, zu verstehen, wo Sie sich in Ihrer Agent-Einführungsreise befinden und was Sie als Nächstes tun müssen. Anstatt sich ausschließlich auf Technologie zu konzentrieren, betrachtet das Modell ganzheitliche Strategie, Prozesstransformation, Governance, Wertrealisierung, Architektur, Operationen, Organisationsbereitschaft und verantwortungsvolle KI.
Das Modell ist in progressive Reifestufen unterteilt, von der anfänglichen Experimentierung bis hin zu einem optimierten Zustand, der agentenorientiert ist. Auf jeder Ebene wird beschrieben, wie die Reife in der Praxis aussieht, und hebt die Lücken, Risiken und Chancen hervor, die häufig entstehen. Verwenden Sie dieses Framework, um Ihren aktuellen Zustand objektiv zu bewerten und konkrete Maßnahmen zu identifizieren, die vorwärts gehen sollen.
Vor allem ist das Reifemodell darauf ausgelegt, handlungsfähig zu sein. Es hilft Führungskräften, Architekten und Delivery-Teams, Prioritäten auszurichten, Investitionen zu konzentrieren, wo sie am wichtigsten sind, und die Grundlagen zu schaffen, die erforderlich sind, um KI-Agenten verantwortungsbewusst und nachhaltig im gesamten Unternehmen zu skalieren.
Hinweis
Dieses Reifegradmodell richtet sich an das Agent-Bereitschaftsframework, das die grundlegenden Funktionen definiert, die erforderlich sind, um Agents im Maßstab zu übernehmen.
Übersicht über das Reifegradmodell
Microsoft Copilot-Erfahrungen und Agentlösungen, die mit Agent Builder in Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio und Microsoft Foundry erstellt wurden, führen neue Betriebsmuster für die Arbeit ein. Sie stellen nicht nur Informationen bereit. Sie nehmen auch an Workflows teil, lösen Aktionen aus und arbeiten mit Menschen über Systeme hinweg zusammen.
Wenn die Einführung wächst, müssen Sich Organisationen in mehreren Dimensionen gleichzeitig weiterentwickeln, darunter:
- Strategie- und Führungsausrichtung
- Prozessgestaltung und Automatisierung
- Sicherheit, Governance und Compliance
- Technologiegrundlagen und Datenzugriff
- Betriebsbereitschaft und Lebenszyklusverwaltung
- Organisationskultur und -fähigkeiten
- Verantwortungsvolle KI und Vertrauen
Das agentische KI-Einführungsreifemodell hilft Ihnen zu verstehen, wo Sie sich heute befinden, welche Funktionen Sie als Nächstes benötigen und wie Sie sicher und absichtlich vorankommen.
Das Modell ist in fünf Reifegrade und acht Kompetenzsäulen unterteilt. Diese Ebenen und Säulen bieten eine konsistente Möglichkeit, Ihren aktuellen Zustand zu bewerten, die Entwicklung zu verstehen und zu ermitteln, wo gezielte Investitionen die größten Auswirkungen haben werden.
Reifegradstufen
Hinweis
Das agentische KI-Reifemodell basiert auf dem Capability Maturity Model (CMM), einem Entwicklungsmodell, das in der Softwareentwicklung, IT und anderen Branchen weit verbreitet ist, um die organisatorische Reife zu bewerten und zu verbessern. Ein weiteres solches Modell ist das Platform Engineering Capability Model von Microsoft, das entwickelt wurde, um die technischen Praktiken auf der Plattform zu verbessern.
Jede Fähigkeitssäule wird auf fünf Reifestufen bewertet, von der frühen Experimentierung bis hin zum optimierten Betrieb im Unternehmensmaßstab.
- Stufe 100 – Initial: Agentische KI-Initiativen sind ungeplant und experimentell. Funktionen sind inkonsistent, isoliert und abhängig von Einzelpersonen und nicht von wiederholbaren Praktiken.
- Stufe 200 – Wiederholbar: Frühe Muster und Praktiken beginnen zu entstehen. Die Teams können bestimmte Aktivitäten wiederholen, aber die Ansätze bleiben in der gesamten Organisation weiterhin informell und uneinheitlich.
- Stufe 300 – Definiert: Funktionen werden formal definiert, dokumentiert und von Governance,Standards und Betriebsmodellen unterstützt. Agentische KI-Initiativen richten sich klarer an die Geschäftsziele.
- Stufe 400 – fähig: Agents sind in die Unternehmensplanung und -vorgänge eingebettet. Prozesse, Governance und Technologie unterstützen skalierungs- und teamübergreifende Zusammenarbeit.
- Stufe 500 – Effizient: Die Organisation fungiert als Agent-First-Unternehmen. Funktionen werden optimiert, kontinuierlich verbessert und durch starke Führung, Kultur und Vertrauen unterstützt.
Funktionspfeiler
Das Modell wertet die Reife über acht Funktionspfeiler aus, die jeweils eine wichtige Dimension der erfolgreichen KI-Einführung darstellen:
- Ausrichtung der Geschäfts- und KI-Strategie: Ausrichtung von KI-Initiativen mit Geschäftszielen, Führungsprioritäten und langfristiger Strategie.
- Zuordnung von Geschäftsprozessen: Neugestaltung von End-to-End-Prozessen für die Zusammenarbeit von Menschen und agentengesteuerte Ausführung.
- Sicherheit und Governance: Einrichten von Schutzvorkehrungen, Kontrollen und Aufsicht zur Verwaltung von Risiken und Compliance bei der Skalierung von KI.
- Wertrealisierung und Ergebnisse: Messen, Nachverfolgen und Optimieren der geschäftlichen Auswirkungen von KI-Initiativen.
- Technologie und Daten: Aufbau skalierbarer, sicherer technischer Grundlagen, Architekturen und Datenzugriffsmuster.
- Organisationsbereitschaft und -kultur: Ermöglichen von Personen, Rollen, Anreizen und Arbeitsweisen, die die KI-Einführung unterstützen.
- Verantwortungsvolle KI und Vertrauen: Einbetten ethischer, transparenter und verantwortlicher KI-Praktiken in der gesamten Organisation.
- Betriebs- und Lebenszyklusverwaltung: Zuverlässiger Betrieb, Überwachung und Verbesserung von Agenten während ihres gesamten Lebenszyklus.
Hinweis
Betriebs- und Lebenszyklusverwaltung sowie verantwortungsvolle KI und Vertrauen sind übergreifende Governance-Funktionen. Während sie in diesem Modell als eigenständige Säulen dargestellt werden, um die Klarheit der Bewertung zu verbessern, sind sie in der Praxis tief in Sicherheits- und Governancesteuerelemente, Technologiegrundlagen und Geschäftsprozessausführung eingebettet. Wenn Sie sie in unterschiedliche Säulen trennen, können Sie die Reife genauer bewerten und vermeiden, dass die operativen und ethischen Disziplinen, die zum sicheren Skalieren von KI-Agenten erforderlich sind, unterschätzt werden.
Kurzreferenz
Diese Kurzübersicht hilft Ihnen, die Reifemerkmale auf einen Blick zu verstehen. Ausführliche Anleitungen, Beispiele, Risiken und Entwicklungsmaßnahmen finden Sie in den einzelnen Säulenartikeln. Sie gehen tiefer in das Aussehen der einzelnen Ebenen ein und erfahren, wie sie vorankommen.
| Reifegrad | Ausrichtung der Geschäfts- und KI-Strategie | Modellierung von Geschäftsprozessen | Sicherheit und Governance | Wertrealisierung und Ergebnisse | Technologie und Daten | Betriebs- und Lebenszyklusverwaltung | Organisationsbereitschaft und -kultur | Verantwortungsvolle KI und Vertrauen |
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| 100: Initial |
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| 200: Wiederholbar |
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| 300: Definiert |
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| 400: Fähig |
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| 500: Effizient |
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Für wen diese Anleitung gilt
Dieser Leitfaden richtet sich an:
- Unternehmens- und Technologieführer, die die KI-Einführung planen
- Exzellenzzentren (CoEs) für KI, Copilot oder Automatisierung
- Architekten, Sicherheitsleiter und Risikoexperten
- Ändern von Managern und Aktivieren von Teams
- Produktbesitzer und Transformationsleiter
Ganz gleich, ob Sie gerade mit KI oder bereits betriebsbereiten Agenten in der Produktion beginnen, das Reifemodell bietet eine gemeinsame Sprache für die Bewertung der Bereitschaft und Planung der nächsten Schritte.
Nächster Schritt
Im nächsten Artikel erfahren Sie, wie Sie das agentische KI-Einführungsmodell verwenden, um Ihren aktuellen Status zu bewerten und Ihre Einführungsreise zu planen.